高效非线性 RX 异常检测器
计算机视觉与模式识别
2021-02-24 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
当前的异常检测算法通常面临精度或效率方面的挑战。更精确的非线性检测器通常速度慢且不可扩展。在本文中，我们提出两类技术，通过用与数据无关的随机傅里叶特征或与数据有关的 Nyström 方法基来近似核函数，从而提高标准核 Reed-Xiaoli（RX）异常检测方法的效率。我们在真实多光谱和高光谱图像上比较了所有方法。我们表明，由于隐式正则化效应，所提出的高效方法具有更低的计算成本，且性能与标准核 RX 算法相似（或优于）。最后但同样重要的是，Nyström 方法具有更高的检测能力。
引用
@article{arxiv.2012.05799,
title = {Efficient Nonlinear RX Anomaly Detectors},
author = {José A. Padrón Hidalgo and Adrián Pérez-Suay and Fatih Nar and Gustau Camps-Valls},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05799},
year = {2021}
}